协方差矩阵在统计学和机器学习中随处可见，一般而言，可视作方差和协方差两部分组成，即方差构成了对角线上的元素，协方差构成了非对角线上的元素。本文旨在从几何角度介绍我们所熟知的协方差矩阵。 文章结构 方差和协方差的定义 从方差/协方差到协方差 ...

转载自：https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html 方差和标准差一般用来描述一维数据 协方差用来描述二维数据 协方差矩阵用来描述二维及以上数据 协方差用来分析数据之间的相关性 数学期望 为啥提期望呢，肯定是有关系的嘞。来来来，先 ...

1. 方差和协方差的定义 在统计学中，方差是用来度量单个随机变量的离散程度，而协方差则一般用来刻画两个随机变量的相似程度，其中，方差的计算公式为 其中， 表示样本量，符号 表示观测样本的均值。 协方差的计算公式被定义为： 在公式中，符号 分别表示两个随机变量所对应的观测 ...

一、统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述： 均值： 标准差： 方差： 均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的，而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均 ...

起源：协方差自然是由方差衍生而来的，方差反应的是一个变量（一维）的离散程度，到二维了，我们可以对每个维度求其离散程度，但我们还想知道更多。我们想知道两个维度（变量）之间的关系，直观的举例就是身高和体重（青少年），我们采集到的数据里面有一种固有的性质，那就是身高越高的样本似乎总有着更大的体重，那我 ...

原文地址： 对kalman滤波中协方差矩阵的理解 作者： thumb2 在kalman滤波中，过程和测量误差的协方差矩阵是什么形式的？怎么赋值？怎么确定？当状态变量x为n×1的时候是什么形式？当x为m×n时又是怎样？ 我的理解：一定要注意理解协方差矩阵表示 ...

1,离散随机变量的X的数学期望： E(X)=∑k=1∞xkpk">E(X)=∑k=1∞xkpk 2,方差: 研究随机变量与其均值的偏离程度，记为: 对于离散的： D(X)=E[X−E(X)]2">D ...

协方差对于变量X、Y，协方差的定义为每个时刻的“X值与其均值之差”乘以“Y值与其均值之差”的均值（其实是求“期望”）。因此，如果x与x的均值差与y与y的均值差的符号相同，则协方差值大于0，符号相反，则协方差值小于0，总结如下： 图2 图3 图4 解释 ...